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- 305-0044 1-1 Namiki Tsukuba Ibaraki JAPAN [Access]
Research
-エピタキシャル薄膜作製, 無機固体化学・物性, 電子状態計算, 熱電変換物質・デバイス
PublicationsNIMS affiliated publications since 2004.
Society memberships
応用物理学会, 日本熱電学会, 日本表面真空学会, American Chemical Society, International Thermoelectric Society
Research Center for Materials Nanoarchitectonics (MANA)
MI手法を活用した熱電新物質・デバイス作製
熱電変換物質，薄膜作製，デバイス，第一原理計算，機械学習
Overview
データベース、第一原理計算、機械学習等の各種マテリアルズインフォマティクス手法を活用した新物質開拓研究とデバイス開発(特に、新物質の熱電変換機能開拓とIoT機器応用を目指した微細化熱電デバイス)に取り組んでいます。候補物質の選定やスクリーニングのみならず、物質合成(特に薄膜試料作製)プロセスにも、これらの手法をインテグレーションすることにより、プロセスインフォマティクスを駆使した新物質開拓研究からデバイス開発研究まで一連の研究のトータルスループットの向上を図り、社会実装に資する新物質の合成と機能開拓、デバイスの創製を目指します。
Novelty and originality
● 電子状態パラメータのデータベース構築と新しい熱電変換物質の設計指針の提案
● 第一原理計算による未開拓物質群の新物質開拓と薄膜合成
● 機械学習によるパラメータ最適化プロセスを導入した「closed-loop薄膜作製手法」の開発
● IoT機器応用を目指した半導体微細加工技術による微細化熱電デバイスの開発
Details
① 熱電変換物質の候補物質の選択やその特性向上には、電子状態の理解と制御が欠かせません。優れた熱電変換特性を示す物質が多く存在するイオン性遷移金属化合物群に着目し、キーとなる電子状態パラメータのデータベースを構築しました。このデータベースを用いた俯瞰的な分析から、熱電変換物質の新しい設計指針を提案しました。[Journal of the American Chemical Society 144, 3590-3602 (2022).]
② 所望の特性を示す試料を合成するためには、複数存在する合成パラメータの最適な組み合わせを決定する必要があります。パラメータの推測・最適化のために機械学習による意思決定プロセスを導入した「closed-loop薄膜作製手法」を開発し、必要とされる実験回数の大幅な削減に成功しました。[Materials Today Physics 16, 100296 (2021), 応用物理 Vol.91, No.4, p.224 (2022).]
③ 半導体微細加工技術を用いて作製した微小熱電デバイスの開発に成功しました。高い出力密度とIoT機器駆動の目安となる0.5Vを超える出力電圧を実現しました。[Materials Today Energy 28, 101075 (2022), クリーンエネルギー vol.31, No.11, p.15 (2022), Applied Physics Letters 122, 243901 (2023).]
Summary
各種インフォマテイクス手法を新物質開拓・デバイス開発研究の各所に導入する試みを実施しています。物質・材料研究のDX化を推進するために、これまで開発してきた要素技術のさらなる高度化とシステム化、さらに各プロセスにおける計算科学と実験研究の有機的な融合を目指した研究を行います。
